| 研究課題/領域番号 |
23H00464
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| 研究種目 |
基盤研究(A)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
中区分60:情報科学、情報工学およびその関連分野
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| 研究機関 | 埼玉大学 |
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研究代表者 |
安積 卓也 埼玉大学, 理工学研究科, 教授 (40582036)
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| 研究分担者 |
新熊 亮一 芝浦工業大学, 工学部, 教授 (70362580)
西尾 理志 東京科学大学, 工学院, 准教授 (80711522)
原 祐子 東京科学大学, 工学院, 特定教員 (20640999)
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| 研究期間 (年度) |
2023-04-01 – 2027-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2026年度)
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| 配分額 *注記 |
46,280千円 (直接経費: 35,600千円、間接経費: 10,680千円)
2026年度: 13,000千円 (直接経費: 10,000千円、間接経費: 3,000千円)
2025年度: 13,650千円 (直接経費: 10,500千円、間接経費: 3,150千円)
2024年度: 11,570千円 (直接経費: 8,900千円、間接経費: 2,670千円)
2023年度: 8,060千円 (直接経費: 6,200千円、間接経費: 1,860千円)
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| キーワード | 分散機械学習 / Split Computing / エッジデバイス / リアルタイム機械学習推論 / コンピューティング基盤 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
自動運転において、自車両のセンサ情報だけでは安全性向上に限界がある。インフラのセンサ情報を活用し、安全性を高める取り組みが進められているが、リアルタイム処理に課題がある。本研究では、クラウド・エッジで分散処理し、機械学習理論とコンピューティング基盤を構築する。従来のセンサデータ統合から特徴レベルの統合へ転換し、エッジデバイスでは処理しきれない情報の統合や事故予測のリアルタイム推論を可能にするモビリティ革新を目指す。
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| 研究実績の概要 |
本研究は、スマートモビリティ社会の実現に向けて、リアルタイム処理・予測モデリング技術を中核とした基盤技術の構築を目的としている。2024年度は、その実現に向けた研究計画の具体化と各構成要素の設計・検討を主眼とした基礎的な取り組みを進めた。
まず、通信量削減技術に関しては、エッジデバイスとクラウド間のデータ転送量を最小限に抑えつつリアルタイム処理を可能にする手法の検討を行い、処理負荷と通信帯域のバランスを考慮した設計指針を策定した。次に、特徴モデリングでは、LiDARから得られる大規模点群データを対象に、特徴抽出のための理論的枠組みを整理し、今後の高効率な処理アルゴリズム開発に向けた基礎理論を構築した。
さらに、基礎的な訓練技術の検討としては、データの重要度に基づいた選択的学習アプローチの可能性を探索し、通信量削減とモデル精度の両立を可能とする訓練戦略の設計を行った。これらの理論的検討を支える基盤として、LiDAR統合環境およびモビリティ連携環境の構築にも着手し、リアルタイムなセンサデータ統合・共有のための初期的な実装環境を整備した。
さらに、システム全体の実装に向けたアーキテクチャ設計を進め、異種モビリティ間のプラットフォーム連携に関する要件定義と方式検討を実施した。これにより、個別要素技術を統合し、段階的にHILS（Hardware In the Loop Simulation）環境における概念実証へと展開するための全体計画を具体化するに至った。
以上により、本年度は各技術要素の相互関係を踏まえた研究開発の道筋を明確化し、次年度以降の実証・高度化フェーズに向けた堅固な基盤を整備することができた。
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| 現在までの達成度 |
現在までの達成度
2: おおむね順調に進展している
理由
本研究は、計画どおり順調に進展しており、スマートモビリティ社会の実現に向けて、リアルタイム処理・予測モデリング技術を中核とした基盤技術の構築を目的としている。2024年度は、その実現に向けた研究計画の具体化と各構成要素の設計・検討を主眼とした基礎的な取り組みを進めた。
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| 今後の研究の推進方策 |
昨年度までに確立した分散推論基盤を基に、2025年度は応用フェーズに移行し、実運用を見据えたシステム統合と実証を進める。エッジと車両間の通信量を最小化するため、モデル構造の最適化とチューニング技術を深め、リアルタイム高精度推論を実現する。さらに、複数LiDARの統合データに対する特徴抽出型復元手法の構築、動的リソース管理の強化を通じて、スケーラビリティと省電力性の両立を図る。
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